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Meerah Rajavel: la minaccia più urgente alla cybersecurity arriva dai modelli AI open-weight
Per Meerah Rajavel, CIO di Palo Alto Networks, il rischio più immediato non proviene necessariamente dai modelli frontier proprietari, ma da quelli open weight economici e scaricabili. Quando i pesi del modello sono pubblici, monitoraggio tramite API, revoca degli accessi, aggiornamenti di sicurezza e alcuni guardra...
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Research answer
Key takeaways
- Per Meerah Rajavel, CIO di Palo Alto Networks, il rischio più immediato non proviene necessariamente dai modelli frontier proprietari, ma da quelli open weight economici e scaricabili.
- Quando i pesi del modello sono pubblici, monitoraggio tramite API, revoca degli accessi, aggiornamenti di sicurezza e alcuni guardrail diventano molto più difficili da applicare.
- Costi più bassi per il calcolo su GPU e possibilità di eseguire i modelli localmente riducono le barriere per attacchi automatizzati, manipolazione e compromissione della filiera software.
AI Prompt
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La minaccia non è necessariamente il modello più potente
La previsione di Meerah Rajavel, chief information officer di Palo Alto Networks, rovescia una convinzione diffusa nel dibattito sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale: il pericolo maggiore per le organizzazioni non sarebbe necessariamente il modello frontier più avanzato e sottoposto a controlli, ma un modello open-weight economico, scaricabile e appena qualche mese indietro in termini di capacità.
Secondo la sua valutazione, modelli di questo tipo potrebbero replicare le capacità offensive dei sistemi di punta entro quattro-sei mesi. Una volta resi pubblici i pesi — i parametri che determinano il comportamento del modello — le capacità diventano molto più facili da distribuire e assai più difficili da osservare, limitare, aggiornare o ritirare per lo sviluppatore originale o per un’azienda che li utilizza. 6
Cosa cambia senza un’API centralizzata
Un modello accessibile attraverso un’API gestita dal fornitore consente, almeno in linea di principio, di registrare le richieste, rilevare gli abusi, applicare limiti di utilizzo, aggiornare i sistemi di sicurezza e sospendere gli account. Una copia eseguita su un server aziendale o su un computer locale si trova invece fuori da questo piano di controllo.
Le protezioni possono essere modificate o rimosse; il produttore non può garantire che ogni installazione venga corretta o revocata; e l’utilizzo del modello può sfuggire alla visibilità dei team di sicurezza informatica. Il problema riguarda quindi soprattutto la diffusione e la scalabilità della tecnologia, non l’idea che ogni utente di un modello open-weight abbia intenzioni malevole.
Attacchi più economici e più facilmente automatizzabili
La diminuzione dei costi per il noleggio di GPU e la possibilità di eseguire i modelli localmente riducono le barriere economiche e operative per attività come ricognizione, sviluppo di exploit, phishing, adattamento di malware e selezione automatizzata degli obiettivi. La ricerca sui rischi dei modelli linguistici open-weight evidenzia proprio come la disponibilità pubblica possa permettere a un numero più ampio di soggetti di automatizzare e ampliare le operazioni informatiche offensive. 2
Lo stesso rischio può manifestarsi all’interno di un’organizzazione: un dipendente potrebbe scaricare ed eseguire un modello senza una revisione preventiva, rendendo più difficile sapere quali dati vengono elaborati, quali strumenti vengono collegati e quali controlli sono effettivamente attivi.
La manipolazione conversazionale è un punto debole concreto
Le vulnerabilità non riguardano soltanto l’uso offensivo intenzionale. Una valutazione Cisco su otto modelli open-weight ha rilevato che gli attacchi avversari condotti su più turni avevano tassi di successo da due a dieci volte superiori rispetto ai test basati su una singola richiesta. I tassi registrati negli attacchi multi-turno variavano dal 25,86% al 92,78%.
In pratica, un modello può rifiutare una prima richiesta dannosa e poi essere indotto a collaborare attraverso una sequenza di messaggi che riformula il problema, aggira gradualmente i divieti o sfrutta il contesto accumulato nella conversazione. Un singolo test di sicurezza, dunque, non descrive necessariamente il comportamento del sistema sotto pressione prolungata.
Il rischio della filiera: dal file del modello al server d’inferenza
Le aziende che scaricano e gestiscono internamente un modello non devono fidarsi soltanto dei suoi pesi. Devono verificare anche l’artefatto distribuito, il formato di conversione, i template delle conversazioni, il server d’inferenza e tutte le dipendenze software.
La Cloud Security Alliance ha descritto minacce nei sistemi LLM autogestiti in cui codice eseguibile o template malevoli possono attivarsi durante il caricamento del modello, con potenziali conseguenze come il furto di credenziali o l’esfiltrazione di dati. Questo è un rischio distinto dal semplice aggiramento dei guardrail: la compromissione può riguardare direttamente il modello o l’infrastruttura che lo esegue.
Le fonti disponibili non consentono invece di verificare in modo indipendente l’affermazione secondo cui una singola analisi della Cloud Security Alliance avrebbe indicato insieme Llama, Mistral e Qwen come esempi dello stesso attacco di avvelenamento dei pesi. Quel dettaglio va quindi considerato non sufficientemente documentato.
I numeri di Palo Alto Networks vanno letti correttamente
C’è anche una correzione importante sulle cifre attribuite a Palo Alto Networks. La documentazione primaria disponibile afferma che l’azienda rileva fino a 8,9 milioni di attacchi nuovi o mai osservati prima al giorno e ne blocca fino a 30,9 miliardi al giorno — non 30 miliardi e 250 milioni nell’arco di un anno.
Questi volumi descrivono un ambiente in cui le minacce cambiano già molto rapidamente. La preoccupazione di Rajavel è che modelli AI ampiamente disponibili e modificabili possano comprimere ulteriormente i tempi di iterazione degli attaccanti: ciò che oggi richiede competenze, infrastrutture e controlli potrebbe diventare più economico, replicabile e difficile da individuare.
Il punto centrale, quindi, non è stabilire se i modelli open-weight siano in assoluto più capaci dei sistemi proprietari. È capire che la loro disponibilità locale elimina una parte dei meccanismi di controllo su cui le organizzazioni fanno affidamento e può rendere molto più ampia la platea di chi è in grado di sfruttare capacità avanzate.
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Per Meerah Rajavel, CIO di Palo Alto Networks, il rischio più immediato non proviene necessariamente dai modelli frontier proprietari, ma da quelli open weight economici e scaricabili. Quando i pesi del modello sono pubblici, monitoraggio tramite API, revoca degli accessi, aggiornamenti di sicurezza e alcuni guardrail diventano molto più difficili da applicare.
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